Python内建数据结构详解

一、列表(List)

list 是一个可以在其中存储一系列项目的数据结构。list 的项目之间需用逗号分开,并用一对中括号括将所有的项目括起来,以表明这是一个 list 。下例用以展示 list 的一些基本操作:

# 定义一个 list 对象 class_list:
class_list = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
# 获得一个 class_list 的长度
print 'class have', len(class_list), 'students'
# 访问class_list中的对象
print 'The 3rd student in class is', class_list[2]
# 往 class_list 中插入对象
class_list.append('Paul')
# 从 class_list 中删除一个项目
del class_list[0]
# 对 class_list 进行排序
class_list.sort()
# 遍历整个class_list中的项目
print 'These students are :',
for student in class_list:
  print student,

输出结果为:

class have 3 students
The 3rd student in class is Tracy
These students are : Bob Paul Tracy

关于上面的代码有几点要注意的是:

可以往 class_list 中加入任何类型的对象,也就是说,并不要求一个 list 中的项目具有相同类型。你甚至可以往 class_list 中插入一个list。
排序函数作用于本身, 而不是返回一个副本,这与字符串类型是不同的,因为字符串不可修改。
print 函数的end关键字参数用来指定输入完成之后的输出,默认是换行符,上面的代码用空格符替代换行符。

二、元组(Tuple)

tuple 在用法与概念上与 list 没有多大差别,可以将 tuple 看做是一个只读版list。也就是说tuple一经定义便不能被修改——不能添加和删除对象,也不能修改tuple中的对象。

tuple中的项同样应该用逗号分开,并用圆括号将这些项目括起来以表是是一个tuple。这个圆括号是可选的,也就是说可以用以下两种方式定义一个tuple:

t = 'Adam', 'Lisa', 'Bart'
t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')
不过省掉那对圆括号不见得是什么好的习惯。另外当tuple只有一个项时,第一项之后必须有一个逗号,该情况下应该这样定义t = ('Adam',)。这似乎是一个古怪的约束,但是假如没有这个逗号,不带括号定义的tuple就变成了t = 'Adam'这明显具有二义性。

三、字典(Dictionary)

字典可以看做是一组键-值(key-value)对的集合。键必须是唯一的,而每一个键关联着一个值。key必须是一个不可变的对象(如:tuple、数值型、字符串)。还要注意的是,在字典中的键值对并没有以任何方式进行排序。

一个字典的定义应该照这样的格式d={key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3}。键和值之间用冒号分隔,而键值对之间用逗号相隔,再用大括号将所有的键值对括起来。一些基本操作如下:

# 字典的定义
d = {
  'Adam': 95,
  'Lisa': 85,
  'Bart': 59
}
# 通过键来获取值
print "Adam's score is", d['Adam']
# 删除一个键值对
del d['Bart']
# 遍历字典
for name, score in d.items():
  print '{0} is {1}'.format(name, score)
# 往字典中增加一个键值对
d['Paul'] = 72
# 判断字典中是否存在某键,也可以用 if ab.has_key('Lisa')
if 'Lisa' in d:
  print "Lisa's address is", d['Lisa']

输出的结果为:

Adam's score is 95
Lisa is 85
Adam is 95
Lisa's address is 85

四、序列(Sequences)

上面介绍的三种内建数据结构都是序列,索引操作是序列的一个基本操作。通过下标操作可以直接访问序列中的对象。上面虽然已经演示了下标操作——队列和元组用数字下标,字典用关键字下标。

序列的下标是从0开始的,上面的例子中只使用了下标为正数的情况,其实下标还可以为负数,如-1,-2,-3…。负数下标表示的意义为反方向的位置,如class_list[-1]返回的是class_list的倒数第一个项目。

序列不但支持负数下标还支持双下标,这对双下标表示一个区间。如class_list[0:3]返回的是一个class_list中从下标为1到下标为3之前的子序列副本。注意这个区间是一对半闭半开的区间。这种操作被称作切片操作(slicing operation)。如果切片操作的第二个下标超出了序列的范围,那么切片操作会到序列的末尾终止。切片操作中的两个下标都有默认值,第一个的默认值为0,第二个的大小为序列的长度。

还可以给切片操作提供第三个参数,第三个参数代表切片操作的步长,它的默认值是1。步长代表了项与项之间的间距,比方name[0:10:3],返回的就是name中下标为0,3,6,9组成的子序列。

五、集合(Set)

集合是无序简单对象的聚集。当你只关注一个对象是否存在于聚集中,而不管它存在的顺序或在出现的次数时,则适宜用集合。基本功能:判断是否是集合的成员、一个集合是不是另一个集合的子集、获取两个集合的交集等等。实例:

s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])
# 判断对象是否在集合中
if 'Bart' in s:
  print "Bart is in ?", 'Bart' in s
# 使用copy函数来拷贝一个set
sc = s.copy()
# 往集合中添加对象
sc.add('Bill')
# 从集合中删除对象
sc.remove('Adam')
# 求两个集合的交集,也可以使用 s.intersection(sc)
print s & sc

输出的结果:

Bart is in ? True
set(['Lisa', 'Paul', 'Bart'])
(0)

相关推荐

  • Python实现列表转换成字典数据结构的方法

    本文实例讲述了Python实现列表转换成字典数据结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: ''' [ {'symbol': 101, 'sort': 1, 'name': 'aaaa'}, {'symbol': 102, 'sort': 2, 'name': 'bbbb'}, {'symbol': 103, 'sort': 3, 'name': 'cccc'}, {'symbol': 104, 'sort': 4, 'name': 'dddd'}, {'symbol': 105, 'sort

  • 举例讲解Python中的list列表数据结构用法

    循环和列表 不管怎样,程序会做一些重复的事情,下面我们就用for循环打印一个列表变量.做这个练习的时候你必须自己弄懂它们的含义和作用. 在使用for循环之前,我们需要一个东西保存循环的值,最好的方法是使用一个列表,列表就是按照顺序保存数据的容器,不是很复杂,就是一种新的语法而已,结构像下面这样: hairs = ['brown', 'blond', 'red'] eyes = ['brown', 'blue', 'green'] weights = [1, 2, 3, 4] list以 [ 号开

  • 浅谈PHP链表数据结构(单链表)

    链表:是一个有序的列表,但是它在内存中是分散存储的,使用链表可以解决类似约瑟夫问题,排序问题,搜索问题,广义表 单向链表,双向链表,环形链表 PHP的底层是C,当一个程序运行时,内存分成五个区(堆区,栈区,全局区,常量区,代码区) 规定:基本数据类型,一般放在栈区 复合数据类型,比如对象,放在堆区 定义一个类Hero 定义成员属性排名 $no 定义成员属性姓名 $name 定义成员属性昵称 $nickname 定义成员属性 $next,是一个引用,指向下一个Hero对象 定义构造函数,传递参数:

  • Python内置数据结构与操作符的练习题集锦

    第一题: give you two var a and b, print the value of a+b, just do it! 根据提议,给出两个变量 a 和 b 并打印出 a+b的值. a, b = 1, 2 print a + b 当然也可以这么做 a = 1 b = 2 print a + b 第二题: 给你一个list, 如 L = [2, 8, 3, 5], 对L进行升序排序并输出. L = sorted(L) print L #或 # sort() 内置函数会对列表自身排序而

  • C#常用数据结构和算法总结

    1.数据 数据(Data)是外部世界信息的载体, 是能够被计算机识别,加工,存储的.在现实生活中也就是我们的产品原材料. 计算机中的数据包括数值数据,图片,影音资料等. 2. 数据元素和数据项 数据元素(Data Element)是数据的基本单位,在计算机处理的过程中通常是作为一个整体来作为处理的. 数据项(Data Item):一个数据元素通常由一个或多个数据项组成. 比如数据库表:(Student),它有Id,Name,Sex,Age,Address等字段,而这张表又有多行数据.我们通常将这

  • 用C语言举例讲解数据结构中的算法复杂度结与顺序表

    数据结构算法复杂度 1.影响算法效率的主要因素 (1)算法采用的策略和方法: (2)问题的输入规模: (3)编译器所产生的代码: (4)计算机执行速度. 2.时间复杂度 // 时间复杂度:2n + 5 long sum1(int n) { long ret = 0; \\1 int* array = (int*)malloc(n * sizeof(int)); \\1 int i = 0; \\1 for(i=0; i<n; i++) \\n { array[i] = i + 1; } for(

  • 理解数据结构

    从宏观上理解数据结构     1.数据结构对编程为什么如此重要? 现在就根据我自己的体会来为大家阐述一下数据结构对我们编程为什么如此重要.记得在开始学习编程的时候,对数据结构没什么概念,感觉编程就是那么回事,不用数据结构也能编出一大堆程序,然而我只能说那都是些小孩子过家家玩的小程序而已,程序中几乎没有用到多少数据,无论你怎么存储,程序运行起来都是很快的.然而当你为工程应用去编写程序的时候,那都是处理大批的数据,那时候就不能随便乱存储数据了,必须根据实际情况选择一种合适的数据结构来存储数据,从而能

  • C语言创建和操作单链表数据结构的实例教程

    1,为什么要用到链表 数组作为存放同类数据的集合,给我们在程序设计时带来很多的方便,增加了灵活性.但数组也同样存在一些弊病.如数组的大小在定义时要事先规定,不能在程序中进行调整,这样一来,在程序设计中针对不同问题有时需要3 0个大小的数组,有时需要5 0个数组的大小,难于统一.我们只能够根据可能的最大需求来定义数组,常常会造成一定存储空间的浪费. 我们希望构造动态的数组,随时可以调整数组的大小,以满足不同问题的需要.链表就是我们需要的动态数组.它是在程序的执行过程中根据需要有数据存储就向系统要求

  • 举例讲解C语言程序中对二叉树数据结构的各种遍历方式

    二叉树遍历的基本思想 二叉树的遍历本质上其实就是入栈出栈的问题,递归算法简单且容易理解,但是效率始终是个问题.非递归算法可以清楚的知道每步实现的细节,但是乍一看不想递归算法那么好理解,各有各的好处吧.接下来根据下图讲讲树的遍历. 1.先序遍历:先序遍历是先输出根节点,再输出左子树,最后输出右子树.上图的先序遍历结果就是:ABCDEF 2.中序遍历:中序遍历是先输出左子树,再输出根节点,最后输出右子树.上图的中序遍历结果就是:CBDAEF 3.后序遍历:后序遍历是先输出左子树,再输出右子树,最后输

  • Python内建数据结构详解

    一.列表(List) list 是一个可以在其中存储一系列项目的数据结构.list 的项目之间需用逗号分开,并用一对中括号括将所有的项目括起来,以表明这是一个 list .下例用以展示 list 的一些基本操作: # 定义一个 list 对象 class_list: class_list = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] # 获得一个 class_list 的长度 print 'class have', len(class_list), 'students' # 访问c

  • Python基础之数据结构详解

    一.列表 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来 示例: list01 = ['a','b','c'] 1.1 列表更新元素 一个列表是可以储存不同的类型的数据结构,并且修改的新元素也不一定需要和原来的元素类型一致,但是要注意的是,更新列表的索引必须是已存在的索引,不能对超出列表的索引更新元素 1.2 列表增加元素 增加元素的方法: 1.append方法:在列表的最后增加一个元素. list01 = ['a', 'b', 'c'] list01 .append('d') pr

  • Python内置数据类型详解

    通常来说Python在编程语言中的定位为脚本语言--scripting language 高阶动态编程语言. Python是以数据为主,变量的值改变是指变量去指到一个地址. 即:Id(变量)->展示变量的地址. 因此一个具体的值,会有不同的变量名. Python的数据类型: 数字.字符串.列表.元组.字典 数字和字符串其实是很基本的数据类型,在Python中和其他语言相差不是很大的,在这里就不细讲了. Dictionary介绍: Dictionary是Python的内置数据类型之一,它定义了键和

  • python实现bitmap数据结构详解

    bitmap是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中:用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合.对于Python来说,整数类型默认是有符号类型,所以一个整数的可用位数为31位. bitmap实现思路 bitmap是用于对每一位进行操作.举例来说,一个Python数组包含4个32位有符号整型,则总共可用位为4 * 31 = 124位.如果要在第90个二进制位上操作,则要先获取到操作数组的第几个元素,

  • Python内建模块struct实例详解

    本文研究的主要是Python内建模块struct的相关内容,具体如下. Python中变量的类型只有列表.元祖.字典.集合等高级抽象类型,并没有像c中定义了位.字节.整型等底层初级类型.因为Python本来就是高级解释性语言,运行的时候都是经过翻译后再在底层运行.如何打通Python和其他语言之间的类型定义障碍,Python的内建模块struct完全解决了所有问题. 知识介绍: 在struct模块中最最常用的三个: (1)struct.pack:用于将Python的值根据格式符,转换为字符串(因

  • Python内建属性getattribute拦截器使用详解

    目录 引言 1.内建属性__getattribute__的用法 2.重写__getattribute__实现属性拦截功能 总结要点: 引言 因为python中所有类默认继承object类. 而object类提供了了很多原始的内建属性和方法,所以用户自定义的类在Python中也会继承这些内建属性. 可以使用dir()函数可以查看,虽然python提供了很多内建属性但实际开发中常用的不多.而很多系统提供的内建属性实际开发中用户都需要重写后才会使用. 对于python来说,属性或者函数都可以被理解成一

  • Python中的高级数据结构详解

    数据结构 数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构.换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西.在Python中有四种内建的数据结构,分别是List.Tuple.Dictionary以及Set.大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供选择,例如Collection.Array.Heapq.Bisect.Weakref.Copy以及Pprint.本文将介绍这些数据结构的用法,看看它们是如何帮助我们的应用程序的. 关于四种内建数据结构的使用方

  • 对python中的for循环和range内置函数详解

    如下所示: 1.for循环和range内置函数配合使用 range函数生成一个从零开始的列表, range(4)表示list:0123 range(1,11,2)表示从1开始到11-1为止步长为2的list:13579 即range(i)表示从0开始到i-1的列表,range(m,n)表示从m开始到n-1的列表,range(m,n,t)表示从m开始步长为t到n-1的列表 ''' print('第一次循环输出:') for i in range(4): print(i) print('第二次循环输

  • Python Pandas学习之Pandas数据结构详解

    目录 1Pandas介绍 2Pandas数据结构 2.1Series 2.2DataFrame 1 Pandas介绍 2008年WesMcKinney开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib,能够简便的画图 独特的数据结构 Numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? 增强图表可读性 便捷的数据处理能力 读取文件方便

  • Python Pandas 中的数据结构详解

    目录 1.Series 1.1通过列表创建Series 1.2通过字典创建Series 2.DataFrame 3.索引对象 4.查看DataFrame的常用属性 前言: Pandas有三种数据结构:Series.DataFrame和Panel.Series类似于数组:DataFrame类似于表格:Panel可视为Excel的多表单Sheet 1.Series Series是一种一维数组对象,包含一个值序列,并且包含数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据. 1.1通过列表创

随机推荐